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human priors
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HARE：人类先验：小语言模型效率的关键
在资源受限环境中进行高效语言模型训练的研究，提出了一种利用人类先验知识进行数据构建的原则，并通过在简洁数据集上训练 HARE-1.1B 模型来验证该原则的有效性。
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19 days ago
ActorsNeRF: 可动画的通用少样本人体渲染 NeRF
本篇论文提出了一种新颖的可动态生成 NeRF 模型 ActorsNeRF, 采用少量新演员的单目视频帧进行自适应训练，进一步采用两个人类先验来捕捉人类外观、形状和姿势变化，并在多个数据集上定量和定性地证明 ActorsNeRF 在 few-
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a year ago
ICML
研究人类先验知识在玩电子游戏中的作用
本文研究了人类先验知识在解决电子游戏中的作用，通过修改游戏环境系统地掩盖不同类型的视觉信息来量化各种先验知识对人类表现的重要性，结果表明某些先验知识的去除会导致人类玩家解决游戏速度的显著降低，而一般的先验知识对于有效的游戏玩法至关重要。
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6 years ago
将人类领域知识融入大规模成本函数学习
本研究采用预先训练的方式将人类先验知识引入深度逆强化学习，实现了更高的鲁棒性，更明显的障碍物边界以及能够捕捉纯学习模型无法捕捉的障碍物实例，这使得最终的模型可以更准确地处理包括楼梯、坡道和地下通道在内的稀有案例。
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8 years ago
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